[1] |
沈忱, 何勇, 彭安浪. 鲁棒物联网多维时序数据预测方法[J]. 计算机工程, 2025, 51(4): 107-118. |
[2] |
毛竞争, 胡潇锐, 徐庚辰, 吴国栋, 孙彦斌, 田志宏. 数字孪生在工控安全中的应用进展综述[J]. 计算机工程, 2025, 51(2): 1-17. |
[3] |
赵宏, 宋馥荣, 李文改. 基于SE-AdvGAN的图像对抗样本生成方法研究[J]. 计算机工程, 2025, 51(2): 300-311. |
[4] |
喻勇涛, 孙奥, 李昂, 朱琳琳. 基于孪生网络的分类器输出重复性优化方法[J]. 计算机工程, 2025, 51(1): 118-127. |
[5] |
郑秋梅, 赵丹, 牛薇薇, 林超. 基于多通道的彩色图像多重水印算法[J]. 计算机工程, 2024, 50(9): 246-254. |
[6] |
李维刚, 厉许昌, 田志强, 李金灵. 基于自蒸馏框架的点云分类及其鲁棒性研究[J]. 计算机工程, 2024, 50(9): 72-81. |
[7] |
徐晓滨, 张云硕, 施凡, 常雷雷, 陶志刚. 基于特征匹配度与异类子模型融合的安全性评估方法[J]. 计算机工程, 2024, 50(8): 113-122. |
[8] |
顾永跟, 高凌轩, 吴小红, 陶杰. 非独立同分布下联邦半监督学习的数据分享研究[J]. 计算机工程, 2024, 50(6): 188-196. |
[9] |
曾嘉忻, 张卫明, 张荣. 基于后门的鲁棒后向模型水印方法[J]. 计算机工程, 2024, 50(2): 132-139. |
[10] |
刘航博, 马礼, 李阳, 马东超, 傅颖勋. 无人驾驶中运用DQN进行障碍物分类的避障方法[J]. 计算机工程, 2024, 50(11): 380-389. |
[11] |
张学军, 席阿友, 加小红, 张斌, 李梅, 杜晓刚, 黄海燕. 基于深度学习的指纹室内定位对抗样本攻击研究[J]. 计算机工程, 2024, 50(10): 228-239. |
[12] |
余新胜, 朱丹江, 罗论涵. 基于CLPN的系统安全性分析方法[J]. 计算机工程, 2024, 50(10): 255-265. |
[13] |
丁晓晖, 曹素珍, 王彩芬. 智能合约辅助下满足前后向安全的动态可搜索加密方案[J]. 计算机工程, 2022, 48(7): 141-150. |
[14] |
张超, 彭长根, 丁红发, 许德权. 基于国密SM9的可搜索加密方案[J]. 计算机工程, 2022, 48(7): 159-167. |
[15] |
王树芬, 张哲, 马士尧, 陈俞强, 伍一. 一种鲁棒的半监督联邦学习系统[J]. 计算机工程, 2022, 48(6): 107-114,123. |